Dağıtılan bir modelin çıkarım kalitesi dört ay sonra düştü. Ekip, çıkarım kalitesinin düşmesi durumunda bilgilendirilmek ve tekrarını önlemek istiyor. Hangi çözüm her iki hedefi de karşılar?

Doğru cevap, modelin çıkarım kalitesindeki düşüşü ele almak ve gelecekteki düşüşleri önlemek için en uygun çözümü sunar. Modelin yeniden eğitilmesi, mevcut modelin performansını geri kazandırır veya iyileştirir. Amazon SageMaker Model Monitor, dağıtılan modellerin performansını ve veri kaymasını (data drift) sürekli olarak izlemek için tasarlanmıştır. Bu hizmet, modelin zamanla nasıl davrandığını analiz eder ve çıkarım kalitesinde bir düşüş olduğunda ekibi otomatik olarak bilgilendirir. Diğer seçenekler neden yanlış: "Amazon SageMaker Clarify kullanarak model kaymasını izleyin" seçeneği, Clarify'ın daha çok model açıklanabilirliği ve yanlılık tespiti için kullanıldığı için uygun değildir. "Yeni bir model oluşturun" seçenekleri, mevcut modelin performans düşüşünü ele almak yerine sıfırdan başlamayı önerir ki bu genellikle daha maliyetli ve zaman alıcıdır. Ayrıca, Feature Store özellik mühendisliği için, JumpStart ise önceden eğitilmiş modeller için kullanılır; ikisi de model kaymasını izleme yeteneği sağlamaz.